【摘 要】
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随着IT技术和传感器技术的发展,无人车辆相关技术已经成为目前的热点研究方向。本文针对无人车辆的防碰撞功能需求,结合强化学习技术,对无人车辆防碰撞横向控制策略进行研究,主要研究内容如下。首先,对车辆进行运动学和动力学建模,确定控制器的输入量和输出量。引入环境包络线作为控制器的约束条件,针对环境包络线不平滑缺陷,研究了一种环境包络线平滑化的改进方法。结合强化学习技术对控制系统结构进行设计,并优选出RE
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随着IT技术和传感器技术的发展,无人车辆相关技术已经成为目前的热点研究方向。本文针对无人车辆的防碰撞功能需求,结合强化学习技术,对无人车辆防碰撞横向控制策略进行研究,主要研究内容如下。首先,对车辆进行运动学和动力学建模,确定控制器的输入量和输出量。引入环境包络线作为控制器的约束条件,针对环境包络线不平滑缺陷,研究了一种环境包络线平滑化的改进方法。结合强化学习技术对控制系统结构进行设计,并优选出REINFORCE算法和DDPG算法。接着,结合REINFORCE算法,设计了神经网络控制器。针对强化学习中样本数值和方差过大的问题,对经验池数据进行预处理改进。结合无人驾驶工况,针对强化学习的奖励稀疏问题,提出了一种针对无人车辆行驶场景的奖励塑造改进策略。路径跟踪、避障和跟踪-避障混合实验结果表明,该控制策略能够优先执行避障任务随后执行路径跟踪任务,跟踪误差约0.2m,横摆角速度和侧向速度最大幅值分别为0.3rad/s和0.3m/s,皆小于其稳定性阈值0.75rad/s和2.8m/s,可以安全稳定地进行无人车辆路径跟踪和避障多任务控制。然后,根据DDPG算法原理设计神经网络控制器,并研究其策略探索方案。路径跟踪、避障和跟踪-避障混合实验结果表明,该控制策略也能够优先执行避障任务随后执行路径跟踪任务,跟踪误差最大为0.04m,横摆角速度和侧向速度最大幅值分别为0.35rad/s和0.3m/s,也分别小于其稳定性阈值0.75rad/s和2.8m/s,可以安全稳定地进行无人车辆路径跟踪和避障多任务控制,且控制精度更高。从控制精度、响应速度和稳定性3个方面,对比两种控制策略,优选出基于DDPG算法的无人车辆防碰撞横向控制策略。最后,将基于DDPG算法的无人车辆防碰撞横向控制策略实现于工控机平台和TX2平台,并进行路径跟踪、避障和路径跟踪-避障混合实验。实验结果表明,跟踪误差最大为0.04m;横摆角速度和侧向速度最大幅值分别为0.3rad/s和0.4m/s,分别小于其稳定性阈值0.75rad/s和2.8m/s;工控机平台控制量生成最大用时0.00467s,TX2平台控制量生成最大用时0.02388s,分别小于设定的控制周期0.01s和0.03s。因此,该控制策略可实现于工控机平台和TX2平台,具备可迁移性,且迁移后的控制精度、稳定性和实时性良好。本文研究分析了两种基于无模型强化学习的无人车辆防碰撞横向控制策略,在二者中基于DDPG算法的无人车辆防碰撞横向控制策略控制精度更高,响应速度更快,且满足车体稳定性要求,是本文最优的一种可行的无人车辆防碰撞控制方案。
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